Dein KI-Team in 60 Minuten: Einfacher Aufbau als du denkst!

Dein KI-Team in 60 Minuten: Einfacher Aufbau als du denkst!

Kurzzusammenfassung: Lerne mit meinem 3-Schritte-System (Workflow-Mapping, Agenten-Design, Manager-Integration) dein KI-Arbeitsteam aufzubauen – ohne technische Hürden. Ich zeige dir am Beispiel n8n, wie du spezialisierte Agenten erstellst und durch einen Manager koordinierst. Effektivität entsteht durch Klarheit, nicht Komplexität!

Anleitung (kompakt):

1. Grundprinzipien

* Vermeide Komplexität: Einfache Agenten sind wartungsfreundlicher und skalierbarer

* 6 Erfolgspfeiler jedes Agenten:

- Rolle & Verantwortung (klare Aufgabendefinition)

- Werkzeuge (Zugriff auf externe Dienste)

- Eingabe (benötigte Nutzerinformationen)

- Workflow-Details (Schritt-für-Schritt-Anleitung im Prompt)

- Grenzen & Regeln (z.B. "max. 800 Wörter")

- Ausgabeformat (definierte Ergebnisstruktur)

Vorbereitung: API-Keys für KI-Modelle (Claude/ChatGPT) und Dienste (Perplexity, Google Workspace) bereitlegen

2. 3-Schritte-Framework

Schritt 1: Workflow mappen

- Identifiziere 2-3 klare Aufgaben in deiner Arbeit (z.B.:

• Wettbewerbsrecherche

• Datenvisualisierung

• E-Mail-Berichterstattung)

- Wähle trennscharfe, fokussierte Tätigkeiten

Schritt 2: Spezialisierte Agenten bauen

A. Prompt designen:

- Beschreibe einem KI-Modell (Claude/ChatGPT):

• Agenten-Rolle

• Genutzte Tools

• Benötigter Input

• Schritt-für-Schritt-Workflow

• Regeln & Grenzen

• Erwartetes Output-Format

- Generierten Prompt kritisch prüfen und anpassen

B. In n8n umsetzen:

1. Neuen Workflow erstellen (z.B. "Recherche-Agent")

2. "AI Agent"-Node hinzufügen

3. Modell wählen (z.B. Claude Sonnet) + API-Key hinterlegen

4. Tools konfigurieren:

• Perplexity für Recherche

• Google Docs (Lesen/Erstellen)

• Gmail für Versand

5. Finalen System-Prompt einfügen

6. Trigger (z.B. Chat-Input) und Ausgabe hinzufügen

7. Agenten testen

Schritt 3: Manager-Agent integrieren

A. Vorbereitung:

- Bei Spezialagenten:

1. Memory deaktivieren

2. Trigger auf "When Executed by Another Workflow" umstellen

3. Eingabefeld definieren (z.B. `query`)

4. Agenten-Input auf `{{$json.query}}` setzen

B. Manager erstellen:

1. Neuer Workflow ("KI Team Manager")

2. "AI Agent"-Node + starkes Modell (z.B. Claude Opus)

3. Tools hinzufügen:

• "Call n8n Workflow" für jeden Spezialagenten

• Eingabefelder mappen (z.B. `query` → `{{$json.task}}`)

4. Manager-Prompt einfügen (Rolle: Delegation & Koordination)

5. Chat-Trigger + Ausgabe konfigurieren

3. Test & Skalierung

- Komplexe Anfrage an Manager senden (z.B.:

"Analysiere FigJam und sende visualisierte Zusammenfassung")

- Logs prüfen: Delegation → Agenten-Ausführung → Ergebnisrückgabe

- Neue Agenten hinzufügen:

1. Spezialagent nach Schritt 2 bauen

2. Im Manager neues "Call Workflow"-Tool hinzufügen

3. Manager-Prompt um neue Aufgabe erweitern

4. Erfolgstipps

- Starte mit EINEM einfach umsetzbaren Agenten

- Investiere 80% Zeit in klaren System-Prompt

- Teste jedes Tool SOFORT nach Integration

- Benenne Nodes aussagekräftig (z.B. "Perplexity_Search")

- Token-Limit bei textlastigen Aufgaben erhöhen (≥8k)

- Nutze Simple Memory nur beim Manager

Warum einfach besser ist:

• Leichtere Wartung (Probleme lokalisierbar)

• Einfache Erweiterung (Modul-Prinzip)

• Klare Verantwortungsbereiche

• Geringere Fehleranfälligkeit

Brauchst du Hilfe bei der Umsetzung? Schreib mir deine konkrete Herausforderung – ich unterstütze dich gerne beim Aufbau deines ersten Agenten-Teams!